O mercado imobiliário antecipa as alterações na

V Encontro da LARES - LATIN
AMERICAN REAL ESTATE SOCIETY
O mercado imobiliário antecipa as alterações na estrutura dos bairros?
Evidências do caso de São Paulo
Do Real Estate investment decisions anticipate neighborhood changes?
Some evidences from Sao Paulo, Brazil
Las inversiones inmobiliarias anticipan cambios en los barrios? Algunas
evidencias en el caso de la ciudad de Sao Paulo, Brasil
Emílio Haddad,
Professor Doutor
Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo, Brasil
e-mail: [email protected]
Tárcio Lázaro Fiusa Salvador,
Flávia Ribeiro do Valle Damiani e
Lucila Monteiro de Barros Martens
Bolsistas de Iniciação Científica, CNPq
Resumo
O trabalho apresenta resultados de um estudo empírico sobre as relações entre o investimento
imobiliário e a geografia socioeconomica da cidade de São Paulo, em torno do ano de 1987. Através dos
recursos para tratamento de dados espacialmente referenciados de programas de Sistemas de Informação
Espacial - SIG, foi possível relacionar dados de oferta de imóveis residenciais obtidos através do boletim
de lançamentos residenciais da EMBRAESP - Empresa Brasileira de Estudos do Patrimônio e dados
sócio-econonômicos que definem a demanda deste tipo de imóvel, estes últimos provenientes
basicamente da Pesquisa Origem/Destino, realizada pela Cia do Metrô, em 1987. Através da análise de
regressão entre as variáveis preço médio do metro quadrado de oferta e renda média familiar, puderam ser
identificados bairros nos quais o mercado produziu imóveis destinados a uma faixa de renda diferente
daquela dos moradores da região. Para exemplificar, tivemos o caso das regiões nas quais, no ano de 1987
estavam sendo produzidos imóveis com valor superior ao previsto, como Veiga Filho, Campo Limpo ou
Vila Formosa, que gradualmente foram sendo transformadas em extensões de zonas valorizadas,
respectivamente Higienópolis, Morumbi ou Jardim Anália Franco. No outro extremo, verificamos o caso
da região denominada Paulista, na qual passava-se a se produzir unidades habitacionais menores – como
os “flats”, com preços inferiores ao esperado tendo em vista a renda média familiar do bairro. Esta
mudança reflete alterações no perfil do consumidor de habitação nesta região, com maior presença de
moradores solteiros e famílias menores.
Abstract
This paper presents the results from an empirical study of the relationship between Real Estate
investment and the socio-economic geography of the city of Sao Paulo, around the year of 1987. By using
capabilities for handling spatial data, from GIS (Geographical Information Systems) softwares, it has
been possible to relate residential supply, as obtained by the survey of new housing in the market carried
on by EMBRAESP - a Brazilian private company working in Real Estate valuation - with socio-economic
data that defines the demand for this king of property, the latter obtained by a Origin/Destination survey,
made by the Sao Paulo subway company, in the year of 1987. A regression analysis using the two
variables -- average price per square meter of new apartment units and average family income, has
indicated neighborhoods in which the market has produced residential properties aimed at families of in
higher income brackets than the existent residents. For example, the was the case of regions -- such as
Veiga Filho, Campo Limpo or Vila Formosa -- that in 1987, where residential units produced had prices
superior to the expected, and were gradually transformed in extensions of higher prices neighboring areas,
respectively Higienopolis, Morumbi of Jardim An'alia Franco. At the other end, there is the case of
Paulista, where market were delivering smaller and therefore cheaper units -- such as a single dormitory
flat, that had prices below the expected, given the existent average family income. This outcome was due
to change in the consumer profile of the region in this n eighborhood, with larger presence of single
and/or smaller families.
Introdução
Observa-se um crescente interesse na área do planejamento urbano por um melhor conhecimento do
mercado imobiliário e do processo de decisão de seus agentes. A nova legislação federal que disciplina o
planejamento urbano, conhecida como Estatuto da Cidade (Lei Federal nº 10.257, de 10 de julho de
2001), contempla uma série de instrumentos de intervenção urbana cuja lógica operacional – visando
criar estímulos ou restrições ao incorporador através de alterações das “regras do jogo” -- exige dos seus
aplicadores um conhecimento sobre o funcionamento do mercado imobiliário no qual se propõe intervir.
Entre estes instrumentos incluem-se a outorga onerosa do direito de construir, as operações interligadas,
as operações urbanas consorciadas, o direito de superfície, as parcerias público/privadas.
Uma nova agenda de pesquisa se coloca tendo em vista a análise destes instrumentos e das condições de
sua aplicabilidade. Nesta nova agenda, uma questão que tem interessado aos planejadores urbanos se
refere às relações entre a dinâmica do mercado imobiliário e a conformação das cidades. Não é sem
motivo que o título de um dos trabalhos mais conhecidos sobre o assunto seja: “Quem planeja as cidades
norteamericanas: os planejadores urbanos ou os incorporadores?” (Peiser,
A questão que se quer estudar é a das relações que se estabelece entre oferta e demanda. Neste trabalho,
enfocamos a demanda habitacional. Afinal, quando planejam um investimento residencial em uma dada
região da cidade, os incorporadores buscam atender ao perfil de demanda existente, ou buscam atender à
uma demanda futura regional a ser projetada? Colocada a questão de outra forma: quando e em que
circunstâncias o incorporador antecipa mudanças na cidade no processo de análise de novos
investimentos.
Dentro deste contexto, foi desenvolvido um projeto de pesquisa tendo como objetivo estudar esta questão
das relações entre a dinâmica do mercado imobiliário e a estrutura urbana.
Metodologia
O presente trabalho teve como motivação estudar as relações entre a dinâmica imobiliária e a estrutura
urbana a partir do cruzamento de dados já existentes. Trata-se de uma perspectiva de análise que vem se
tornando cada vez mais comum com o advento e do acesso a informações na forma de banco de dados,
muitas das quais disponíveis através da rede Internet.
Buscar fazer ilações e tirar conclusões a partir de dados existentes tem sido um campo crescente de
interesse nos domínios da estatística, onde nos últimos tempos tem florescido a chamada mineração de
dados (“data mining”). Num certo sentido, esta postura se contrapõe ao modelo tradicional de pesquisa
pelo qual o levantamento de dados é feito tendo em vista obter respostas a uma questão científica
previamente formulada.
No caso de informações urbanas, em que o elemento espaço deve ser considerado, o tratamento e análise
de dados, tornou-se facilitada com o aparecimento de programas conhecidos como SIG - Sistemas de
Informação Geográfica. A possibilidade de uso deste instrumento apresentou-se como motivação
complementar para nosso projeto de pesquisa.
A parte inicial de nossa pesquisa se constituiu na montagem de um SIG, para o município de São Paulo,
contendo informações previamente existentes relativas às características urbanas da cidade e dos
determinantes da oferta e da demanda habitacional. Uma vez montado este sistema, o passo seguinte foi
buscar organizar estes dados e interpretá-los.
Recursos do SIG, como o da superposição de informações (“overlay”) e recuperação seletiva de dados
por áreas geográficas, facilitaram em muito o cruzamento de dados, permitindo abordar os problemas
decorrentes de se encontrarem organizados segundo divisões espaciais diversas. Uma das primeiras
questões interpretativas que, naturalmente, vieram a suscitar interesse foi justamente o da verificação
empírica da questão de como a oferta imobiliária se relacionou com a demanda no período considerado.
Notas sobre a teoria
Algumas vertentes teóricas abordam este tema. Há, por exemplo, uma perspectiva comportamental, com
foco nas decisões individuais: uma pequena literatura estuda a estratégia de incorporadores, acentuando o
seu caráter empreendedor, de cunho individualista, que gosta de seguir os ditames de sua experiência e
intuição e, em certos ambientes menos desenvolvidos, seu poder político, capaz de criar sua própria
demanda.
Em outra perspectiva de análise, com uma visão agregada, um dos principais temas de pesquisa urbana
enfocando a questão da segregação espacial, tem buscado analisar o papel do mercado imobiliário neste
processo. Como bem coloca Smolka (1990), citando o exemplo do Rio de Janeiro, a dinâmica imobiliária
“expulsa os pobres e redistribui os ricos”
Entre as variáveis explicativas do valor imobiliário a mais importante é a renda familiar, de acordo com o
conhecimento tanto empírico (V. por exemplo: Quigley, 1999). quanto teórico. A análise econômica
neoclássica chama esta relação de “propensidade marginal para o consumo de um dado bem”: todo o
resto sendo igual, rendas familiares maiores devem corresponder a moradias de maior valor.
Como uma primeira forma de abordagem desta relação, foi proposto um singelo modelo para análise:
fazer um gráfico do preço por metro quadrado vs. renda média familiar, e uma curva de regressão que – a
prevalecer a hipótese da existência de uma propensidade média -- corresponderia o valor esperado de um
lançamento imobiliário num dado bairro. Valores superiores ao esperado representariam lançamentos
imobiliários destinados a uma população com renda familiar acima da média local e, inversamente,
valores inferiores ao esperado, significariam que os lançamentos estão destinados a famílias com renda
inferior à média existente. O resultado de uma destas regressões é apresentado adiante no Gráfico 1.
Descrição do Sistema de Informação Geográfica
O sistema de informações geográficas foi constituído a partir de uma geobase, contendo os logradouros
de São Paulo e camadas com informações atribuídas a pontos como, por exemplo, os lançamentos e à
zonas como, por exemplo, os dados sócio-econômicos da Pesquisa Origem/Destino. (Haddad, 1997).
A tabela abaixo apresenta um resumos dos principais dados lançados, seguidos de alguns mapas
ilustrativos das camadas.
Dados
Conteúdo
Fonte
Logradouros
Planta de São Paulo com todas as vias públicas contendo
a numeração das esquinas, o que possibilita o *adressmatching dos lançamentos.
LOGIT.
Lançamentos
Dados relativos aos lançamentos de prédios de
apartamentos de 1.985 a 1.990 ( localização, área, preço
pretendido, número de dormitórios, etc).
EMBRAESP,
Pesquisa O/D
do Metrô
Perímetro das zonas O/D e informações socioeconômicas correspondentes para os anos de 1.977,
1.987 e 1.997.
LOGIT.
Informações
sócioeconômicas
Valores médios de grau de escolaridade, renda, número
de famílias e de empregos, entre outras, das diversas
áreas do Município de São Paulo.
Pesquisa
Origem/Destino do
Metrô de 1.987.
Zonas de Uso
do Solo (*)
Perímetro e nome das zonas de uso do solo,
Foram digitalizadas
para este projeto
Bairros
Perímetro e nome dos bairros e renda média (dados
associados a esta camada obtidos por superposição desta
com a da Pesquisa O/D do Metrô).
EMBRAESP
Distritos
Administrativos
Perímetro dos distritos administrativos e dados socioeconômicos relacionados a estas áreas.
(*) As zonas de uso de solo eram as vigentes no ano de referência dos dados (1987), e foram
substancialmente alteradas com a nova Lei do Zonemento do Município de São Paulo, em vigor a partir
de 2005.
Camada-base de Logradouros
Elementos gráficos do tipo linha. Abaixo, estão os atributos associados a um dos segmentos que
compõem cada elemento desta camada:
Nome da Rua
Origem Esquerda
Destino Esquerda
Origem Direita
Destino Direita
CEP
Código do Logradouro
Sel. Linha
Número Base
Quadrícula
AV PAULISTA
349
465
348
464
1311000
156566
1
3
11GC2
Camada de Lançamentos
Elementos gráficos do tipo ponto. A tabela seguinte apresenta os atributos associados ao
elemento desta camada indicado pela seta:
Identificador
Referência
Número do Bloco
Nome do Edifício
Endereço do Edifício
Bairro
Zona de Uso
Setor
Quadra
N° de Dormitórios
N° de Banheiros
N° de Vagas
N° de Elevadores
N° de Coberturas
N° de Blocos
Unidades por Andar
568
3149
05
PERDIZES HOUSE
R TAGIPURU, 119
BARRA FUNDA
Z3
021
008
2
1
1
4
4
1
4
Data de Entrega
Entrega em Meses
Área Útil
Área Total
Área do Terreno
Cota do Terreno
Preço Total em CZ$
Preço por m2 em CZ$
Preço Total em OTN
Preço por m2 em OTN
Nome da Construtora
Endereço da Construt.
Eng. Responsável
Incorporadora
Vendedora
Cond. Pagamento
N° de Andares
Total de Unidades
12
48
Administr. Hoteleira
Observações
06/01/1988
24
78,23
130,83
1.133,02
0,00
634.000,00
4.845,98
5.837,40
44,62
SISTEMA ENG
R CANUTO, 69
ANGELO NETO
SISTEMA ENG
COHABITA
PREÇO
FECHADO
-
Os dados relativos a cada empreendimento, que estavam contidos em planilhas, foram
convertidos em arquivos de banco de dados e tiveram os dados relativos ao endereço formatados e
submetidos a um controle de qualidade. Foram, a seguir, importados para o Sistema de Informação
Geográfica onde foram digitalizados através de adress-matching
Camada da Pesquisa Origem/Destino do Metrô
Elementos gráficos do tipo área. Abaixo, os atributos associados ao elemento desta
camada em destaque:
Identificador
Nome da Zona
Área em km2
Número da Zona
Número de Sub-Zonas
Classe
População Total
Renda
Número de Famílias
Renda Média
Renda de 0 a 4 Sal. Mínimos
Renda de 4 a 8 Sal. Mínimos
Renda de 8 a 15 Sal. Mínimos
Renda de 15 a 30 Sal. Mínimos
Renda acima de 30 Sal. Mín.
Renda Não Declarada
Famílias que Declararam Renda
Renda Média das Famílias
Renda Média Per Capta
Núm. Médio de Pessoas na Família
Renda Média dos Familiares
Total de Empregos
Empregos em Agricultura
Empregos em Indústria
Empregos em Comércio
Empregos em Serviços
Outros Empregos
Total de Viagens Atraídas
1
Sé
3,66
1
9
66.728
236.642
25.135
9,41
8.909
14.215
14.224
14.947
2.447
11.966
21.701
10,90
3,55
54.762
4,32
404.010
334
29.574
117.276
239.961
2.263
845.585
Total de Viagens Produzidas
Viagens de Bicicleta
Viagens de Caminhão
Viagens de Carro - Motorista
Viagens de Carro - Passageiro
Viagens de Ônibus Escolar
Viagens de Lotação
Viagens de Moto
Viagens de Ônibus
Viagens de Ônibus Fretado
Viagens de Trolebus
Viagens de Metrô
Viagens de Trem
Viagens de Táxi
Viagens em Outros Veículos
Total de Viagens - Coletivo
Total de Viagens - Individual
Viagens Motivadas por Compras
Viagens Motivadas por Lazer
Viagens Motivadas por Negócios
Viagens Motivadas por Residência
Viagens Motivadas por Comércio
Viagens Motivadas por Serviços
Viagens Motivadas por Saúde
Moradia em Casa Própria
Moradia em Casa Alugada
Outras Situações de Moradia
Total de Moradia
842.266
116
1.424
111.743
30.114
1.152
2.256
4.444
249.731
2.166
17.419
253.273
25.231
9.654
3.763
551.328
161.260
76.005
51.627
149.111
58.525
24.162
298.695
17.748
8.594
13.704
2.837
25.135
Camada de bairros
Os atributos desta camada foram obtidos através dos recursos do GIS, uma vez que não existem
informações diretamente associadas aos bairros. Isto foi feito sobrepondo a camada de bairros a alguma
outra que apresente os dados necessários, como por exemplo a camada da pesquisa origem/destino que
contém informações sobre a renda, e associando estes dados às áreas dos bairros. Como as áreas da
pesquisa origem/destino são diferentes da áreas dos bairros, foi necessário estabelecer um critério para
essa associação.
Resultados
O Gráfico 1 apresenta auma plotagem da relação entre preço total de apartamentos (medida em OTN –
unidade monetária utilizada pelo Banco Nacional da Habitação para financiamento imobiliários) e renda
média familiar (em salários mínimos), por bairro de São Paulo. É indicada também e a reta obtida por
análise de regressão linear dos dados.
Preço Total (OTN)
40000
35000
30000
25000
20000
15000
y = 463,26x + 6987,7
R2 = 0,2748
10000
5000
0
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
45,00
Renda Média Familiar (sal. Mínimos)
Gráfico 1 - Relação entre preço total de apartamentos e renda média familiar, por bairro de São Paulo
(Obs.: Tendo em vista maior clareza na apresentação, no gráfico acima foram plotados apenas pon tos
correspondentes a alguns bairros)
A análise das relações entre preço médio de imóveis e renda média familiar foi estabelecida em
nível de zonas residenciais. Utilizou-se um entendimento proposto por modelo econômico, pelo qual há
uma proporcionalidade entre o valor de um imóvel e a renda familiar da família que ele ocupa.
Conforme apresentado nas tabelas e mapas, os dados de lançamento imobiliário mostram
evidências que comprovam a nossa hipótese de que, através da forma e da localização dos lançamentos
feitos, o mercado imobiliário tem responsabilidade pelas transformações sócio-econômicas observadas na
cidade.
Para exemplificar, podemos verificar o caso das regiões nas quais, no ano de 1987 estavam
sendo produzidos imóveis com valor superior ao previsto, como Veiga Filho, Campo Limpo ou Vila
Formosa, que gradualmente foram sendo transformadas em extensões de zonas valorizadas,
respectivamente Higienópolis, Morumbi ou Jardim Anália Franco.
No outro extremo, verificamos o caso da região denominada Paulista, na qual passava-se a se
produzir unidades habitacionais menores – como os “flats”, com preços inferiores ao esperado tendo em
vista a renda média familiar do bairro. Esta mudança reflete em larga escala alterações no perfil do
consumidor de habitação na região, com maior presença de famílias menores.
No ano de 2000, foi publicado o Mapa da Exclusão Social (Spozati, 2000), no qual os bairros
(mais exatamente, os distritos) de São Paulo são classificados por um critério que pondera a qualidade da
sua infra-estrutura e provisão de serviços. Tendo em vista a limitação de espaço no presente artigo, foi
preparada a tabela a seguir, com a posição relativa de alguns bairros selecionados (casos extremos).
Tabela 1 – Tabela da Exclusão Social. Bairros com maiores variações
BAIRROS
Anhanguera
José Bonifácio
Cambuci
Jaraguá
Cangaíba
Cidade Líder
Tatuapé
Sacomã
São Rafael
RANKING 1996
27
57
23
48
46
49
19
30
70
RANKING 2000
77
96
54
76
72
74
41
51
91
VARIAÇÃO
-50
-39
-31
-28
-26
-25
-22
-21
-21
Ipiranga
Arincanduva
Vila Formosa
República
Rio Pequeno
Capão Redondo
Cidade Ademar
Limão
Jabaquara
Cachoeirinha
Brás
Vila Andrade
26
50
51
37
59
87
80
52
61
85
67
68
46
69
31
16
38
64
55
27
35
56
28
15
-20
-19
20
21
21
23
25
25
26
29
39
53
Fonte: Spozati (2000)
Foi interessante se constatar como o investimento imobiliário nos bairros citados se refletiu em
alterações no seu “ranking”, ocorridas após uma década de sua implantação. Por exemplo:
Vila Formosa: A região passou de 51° lugar no ranking em 1996 para 31° em 2000, uma
melhoria considerável.
Campo Limpo: A região OD de Campo limpo inclui o bairro Vila Andrade, justamente onde se
vê uma grande quantidade de Lançamentos. O bairro de Vila Andrade foi do 68° lugar para o 15° lugar, a
maior variação do Mapa.
Veiga Filho: Esta região OD está incluída no Bairro de Santa Cecília no Mapa, alterando sua
posição de 28° para 13° lugar.
Paulista: A região correspondente no Mapa da Exclusão Social é a Bela Vista, que caiu de 15°
lugar para 20°.
Essas informações denotam que de fato ocorreram as tendências previstas anteriormente neste
estudo. Esta pesquisa ainda sugere desdobramentos, como a ampliação da análise acima, para para todo o
município.
Conclusões
No presente trabalho foram apresentados elementos descritivos do mercado lançador de apartamentos
residenciais em São Paulo, e das transformações ocorridas nos bairros em que atuaram. Foram utilizadas
informações disponíveis, tendo sido escolhido o ano de 1987, tendo em vista a utilização dos dados da
pesquisa Origem/Destino realizada naquele ano.
A análise dos resultados permitiu o conhecimento mais rigoroso e detalhado sobre o processo decisório
do mercado lançador e de seu impacto sobre a estrutura urbana. Conforme exposto no início deste
trabalho, um tal conhecimento é fundamental para o desenho de intervenções urbanas utilizando-se
ferramentais elencados no Estatuto da Cidade.
O trabalho aponta também para os recursos para acompanhamento e análise do mercado imobiliário
oferecidos pelos programas de GIS (Geographical Information Systems), que vêm sido utilizados em
trabalhos acadêmicos e profissionais desenvolvidos em nosso meio, encorajados pela crescente montagem
de banco de dados com informações urbanas, passíveis de georeferenciamento.
Agradecimentos:
A pesquisa recebeu apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de São Paulo e do Conselho
Nacional e Desenvolvimento Cientírfico e Tecnológico – CNPq, do qual foram bolsistas respectivamente
o Prof. Dr,. Emílio Haddad (Pesquisa) e Tárcio Lázaro Fiusa Salvador, Flávia Ribeiro do Valle Damiani
e Lucila Monteiro de Barros Martens (bolsistas de iniciação científica).
As informações sobre lançamentos foram cedidas pela EMBRAESP – Empresa Brasileira de Estudos do
Patrimônio.
Bibliografia
Peiser, R “Who Plans America: Planners or Developers?” Journal of the American Planning Association,
Autumn, 1990, pp. 496-503
Haddad, E "Using GIS to monitor housing markets in Sao Paulo, Brazil" In: International Conference on
Computers in Urban Planning and Urban Management, Mumbai, Anais, 1997.
Quigley J. “Real Estate Prices and Economic Cycles”. International Real Estate Review, 2(1), 1999: 1-20.
Spozati A (coord.) Mapa da Exclusão/Inclusão Social da Cidade de São Paulo: Dinâmica Social dos
Anos 90. São Paulo, FAPESP, 2000
Smolka, M “Expulsando os pobres e redistribuindo os ricos: a “dinâmica imobiliária” e segreação
residencial na cidade do Rio de Janeiro” Revista Brasileira de Estudos Populacionais, n.9 (1), 1992, p. 320